Why a Microsoft Researcher Built a Neural Network Using Goats in Age of Empires II

In a brilliant display of technical satire, Microsoft and University of York researcher Adrian de Wynter has constructed a functional neural network within the map editor of Age of Empires II. While using goats to represent binary bits may seem absurd, the experiment serves as a profound critique of the anthropomorphic biases currently plaguing AI scientific research.

The Goat-Based Computation Model

De Wynter’s architecture uses the game's scenario editor and scripting tools to create a working logic circuit. In this "absurd" setup, goats function as bits: a goat standing on grass represents a 0, while a goat standing on a bridge represents a 1. By utilizing ice ramps to prevent calculation errors, de Wynter successfully built a mini-network consisting of two XNOR gates and one AND gate, which effectively learns the logical AND function.

The technical depth of this experiment goes beyond simple gates. De Wynter demonstrates that the game's mechanics—specifically the in-game market where resource prices cap at 9,999—could theoretically allow for a perpetually running economic cycle. This could turn buildings into memory cells and active farms into computational states, effectively making the game as powerful as a full-fledged computer.

The Fallacy of Anthropomorphism in LLM Research

The core objective of this experiment is to challenge how we attribute human-like qualities to Large Language Models (LLMs). De Wynter argues that if a language model can be replicated using goats, Lego bricks, or even the 667,000 residents of Greater Boston texting each other, the mathematical outputs remain identical. However, the "wrapper"—the smooth chat interface and low latency—creates an illusion of sentience.

To prove this isn't an isolated observation, de Wynter analyzed 315 AI papers from mid-2024 to mid-2026. Using GPT-5.2 for filtering, the study revealed a systemic bias in the scientific community:

זה יוצר מעגל של טיעון מעגלי: חוקרים מתכננים ניסויים כדי להוכיח שלמודל יש "פחד" או "מוסר", ומכיוון שהם מתחילים מתוך הנחה זו, התוצאות מאשרות אותה בהכרח.

תנועה לעבר מדע AI תצפיתי

De Wynter מזהיר כי פרקטיקות בתעשייה, כגון אימון Claude על ידי Anthropic להשתמש בביטויים כמו "אני מאמין", מחריפות את הבעיה הזו. הדבר עלול להוביל להשלכות מסוכנות, כולל היקשרות רגשית, חנפנות (sycophancy), והעצמת אשליות אצל משתמשים.

במקום לייחס מודעות למודלים, de Wynter מציע "גישה מאופקת" המעוגנת בנתונים תצפיתיים. במקום לטעון שמודל "מבין" מושג מסוים, על החוקרים לציין כי "תחת תנאי X, המודל מייצר פלט Y". גישה זו שומרת על המדע כניתן לבדיקה ומונעת שימוש לרעה במתמטיקה מורכבת כדי להצדיק טענות חסרות בסיס לתודעה.

נקודות מפתח